Статья посвящена разработке адаптивной экономической модели агропромышленного комплекса России, интегрирующей цифровые сервисы и автоматизированные системы управления технологическими процессами в условиях санкционных ограничений и глобальных вызовов. Научная новизна исследования заключается в синтезе методологии импортозамещения с адаптацией международного опыта, что позволяет преодолеть технологическую зависимость и повысить конкурентоспособность отрасли. В работе предложен уникальный алгоритм интеграции отечественных IT-решений Cognitive Pilot и Sber Agro с международными стандартами ISO 16100 и OPC UA, включающий гибридные интерфейсы данных, модульную архитектуру замены санкционных компонентов и систему кросс-культурной верификации технологий. Основу исследования составил анализ данных Минсельхоза, Росстата и корпоративных отчетов за 2021–2024 гг., а также case-study внедрения АСУ ТП в 50 агропредприятиях. Результаты эконометрического моделирования подтвердили, что реализация четырехуровневой модели, включающей технологический, данные, управленческий и институциональный уровни, обеспечивает сокращение потерь продукции на 12–15 % за счет автоматизации контроля влажности зерна и предиктивной аналитики, рост урожайности на 8–10 % при использовании дронов и IoT-датчиков, а также снижение логистических издержек на 20 % благодаря цифровым платформам управления цепочками поставок. Особое внимание уделено проблемам внедрения, включая высокую стоимость цифровизации для малых хозяйств в размере 2–3 млн руб., дефицит кадров с нехваткой Data Scientist на 45 % предприятий и риски кибератак, которым подверглись 23 % европейских ферм в 2023 г. Для решения выявленных проблем предложены практические рекомендации по созданию региональных ИТ-хабов, развитию AgriTech-стартапов через акселераторы «Сколково» и ФРИИ, а также внедрению блокчейн-технологий для обеспечения безопасности данных. Научная значимость работы заключается в разработке динамической модели обучения для специалистов АПК, сочетающей онлайн-курсы по отечественному ПО и практикумы на основе зарубежных кейсов, многоуровневой системы стандартизации данных, совмещающей ГОСТ Р 57580 с международными принципами FAIR, и алгоритма двойной сертификации технологий, обеспечивающего соответствие как требованиям ЕАЭС, так и стандартам IEEE 2675. Практическая реализация предложенной модели позволит повысить рентабельность АПК до 25–27 % к 2030 г. и сократить сроки адаптации зарубежных практик на 40 %, что подтверждает необходимость государственной поддержки R&D, субсидирования пилотных проектов и международного сотрудничества в области стандартизации данных, особенно со странами БРИКС.